package company.string;

import java.util.Scanner;

/**
 * 1143. 最长公共子序列
 * 给定两个字符串 text1 和 text2，返回这两个字符串的最长 公共子序列 的长度。如果不存在 公共子序列 ，返回 0 。
 * <p>
 * 一个字符串的 子序列 是指这样一个新的字符串：它是由原字符串在不改变字符的相对顺序的情况下删除某些字符（也可以不删除任何字符）后组成的新字符串。
 * <p>
 * 例如，"ace" 是 "abcde" 的子序列，但 "aec" 不是 "abcde" 的子序列。
 * 两个字符串的 公共子序列 是这两个字符串所共同拥有的子序列。
 * <p>
 *  
 * <p>
 * 示例 1：
 * <p>
 * 输入：text1 = "abcde", text2 = "ace"
 * 输出：3
 * 解释：最长公共子序列是 "ace" ，它的长度为 3 。
 * 示例 2：
 * <p>
 * 输入：text1 = "abc", text2 = "abc"
 * 输出：3
 * 解释：最长公共子序列是 "abc" ，它的长度为 3 。
 * 示例 3：
 * <p>
 * 输入：text1 = "abc", text2 = "def"
 * 输出：0
 * 解释：两个字符串没有公共子序列，返回 0 。
 *  
 * <p>
 * 提示：
 * <p>
 * 1 <= text1.length, text2.length <= 1000
 * text1 和 text2 仅由小写英文字符组成。
 * <p>
 * 来源：力扣（LeetCode）
 * 链接：https://leetcode.cn/problems/longest-common-subsequence
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 *
 * 分析：
 * 1、两个字符串组合成
 */
public class LongestCommonSubsequence1143 {
    public static void main(String[] args) {
        Scanner sc = new Scanner(System.in);
        String[] split = sc.nextLine().split(",");
        String input1 = split[0].split("=")[1].replace("\"", "").replace(" ", "");
        String input2 = split[1].split("=")[1].replace("\"", "").replace(" ", "");
        System.out.println(longestCommonSubsequence(input1, input2));
    }

    public static int longestCommonSubsequence(String text1, String text2) {
        int len1 = text1.length();
        int len2 = text2.length();
        int[][] dp = new int[len1 + 1][len2 + 1];

        // 0列与空串匹配默认初始化
        for (int i = 0; i <= len1; i++) {
            dp[i][0] = 0;
        }

        // 处理0行与空字符串匹配的默认初始化
        for (int i = 0; i <= len2; i++) {
            dp[0][i] = 0;
        }

        // 当ij不相等时候，需要考虑是取（i,j-1)，还是i-1，j
        // 当ij相等时候，取上一个对角线加上本身(i-1,j-1)+(i,j)
        for (int i = 1; i <= len1; i++) {
            for (int j = 1; j <= len2; j++) {
                if (text1.charAt(i - 1) == text2.charAt(j - 1)) {
                    dp[i][j] = dp[i - 1][j] + 1;
                } else {
                    dp[i][j] = Math.max(dp[i][j - 1], dp[i - 1][j]);
                }
            }
        }
        return dp[len1][len2];
    }
}
